我造轮子,你造车,创客一起造起来!塔克创新资讯[塔克社区 www.xtark.cn ][塔克博客 www.cnblogs.com/xtark/ ]      本文介绍X-CTR100控制器 扩展BMP280气压计传感器,模块型号为GY-BM E/P280,淘宝上可以买到. 气压计可用于海拔高度测量,常用于无人机中,实现定高功能. 原理 BMP280是一款绝对的气压传感器,专为移动应用而设计.传感器模块采用极其紧凑的封装.其小尺寸和低功耗允许在诸如移动电话,GPS模块或手表的电池供电设备中实现.

37款传感器与模块的提法,在网络上广泛流传,其实Arduino能够兼容的传感器模块肯定是不止37种的.鉴于本人手头积累了一些传感器和模块,依照实践出真知(一定要动手做)的理念,以学习和交流为目的,这里准备逐一动手试试做实验,不管成功与否,都会记录下来---小小的进步或是搞不定的问题,希望能够抛砖引玉. [Arduino]108种传感器模块系列实验(资料+代码+图形+仿真) 实验二十七:GY-BMP280-3.3 高精度大气压强传感器模块 BMP280 博世Sensortec - BMP280 是

本篇内容为,通过 I2C 配置 GY-91 MPU9250+BMP280 里面的 MPU9250 连接 AK8963 磁感应.两个办法,1)MPU9250 设置 Master Mode 通过 AUX I2C 读写,2)Pass Through Mode 由 Host (单片机或者本文的 BBB)直接用 I2C 读写.本文两种方式都会操作一次. 最初看到淘宝上面有卖 GY91 MPU9250+BMP280 时候,它写着九轴,是九个轴.地球上原来除了 X Y Z 之外,还有四五维空间里面的 6 个轴

cv::threshold(GrayImg, Bw, 0, 255, CV_THRESH_BINARY | CV_THRESH_OTSU);//灰度图像二值化 CV_THRESH_OTSU是提取图像最佳阈值算法.该方法在类间方差最大的情况下是最佳的,就图像的灰度值而言,OTSU给出最好的类间分离的阈值. OpenCV阈值分割的几种方法(types_c.h中的定义): /* Threshold types */ enum { CV_THRESH_BINARY =0, /* value = valu

影响力传播的线性阈值模型: 网络中连接任意两个节点u,v之间的边都有权重,任意一个节点它的各个邻居节点的边的权重之和为1,即 N(v):neighbors of v. 网络中的节点分为已激活节点和未激活节点,每个节点都有一个自己的激活阈值Θ(每个节点的激活阈值可以不同,且现实情况下社交网络的各个用户的激活阈值一般不相同,有的用户活跃,阈值低,容易受人影响,而有的用户较沉默,阈值高).未被激活的节点v受所有与之相邻且已被激活的节点u的影响.当未激活节点v与所有已被激活的邻居节点的边的权重之和达到或

前因: 修改了SharePoint Server 2013 下面的文档库的名称,原先2个汉字,现在8个汉字.结果,SkyDrive Pro 就无法同步了,无论是停止重新同步还是手动填写进行同步都不可以(点我看详细),提示信息如下所示 Figure 1出现同步错误的对话框 这个具体一些的信息还可能是这样的: 工作文件共享 - 文档 1 尝试同步此文档库时发生错误. Error code=0x80070093; Error source=Groove 或者: --------------------

原文链接:Thresholded Smoothed l0 Norm for Accelerated Sparse Recovery http://ieeexplore.ieee.org/document/7069222/ 带阈值的平滑l0范数加速稀疏恢复 Han Wang, Qing Guo, Member, IEEE, Gengxin Zhang, Guangxia Li, and Wei Xiang, Senior Member, IEEE 译者:柳如风   摘要:平滑l0范数(Smooth

无线路由!RTS DTIM阈值.Beacon 周期如何设置多少可以加快路由 DTIM阈值是使用无线路由器时无线发送数据包的频率.1间隔最低,255最高[1]  但是想要使连接的设备达到最高运行速度,调节到255最大值是不行的,每种设备对DTIM的要求都不相同,所以需要用测试软件来一一测试您的设备的运行速度,以达到最佳.不太懂这方面的话,最好不要修改,默认即可,对网速影响不大. 来来,给你解释下,网上的一般人看不懂Fragmentation 阈值:也就是数据包分片,就比如 你要拿一箱货物给别人,但

接opencv6.1-imgproc图像处理模块之平滑和形态学操作,顺带说一句在opencv中的in-place操作就是比如函数的输入图像和输出图像两个指针是相同的,那么就是in-place操作了.比如很多函数支持目标图像和原图像是同一个内存区域. 三.图像的失真缩放 采用 pyrUp 和 pyrDown 对图像进行向上和向下采样来达到图像放大和缩小的目的.在这其中的操作是失真操作,所以放大的时候会模糊很多.在这里顺带补上opencv中真正的缩放函数resize(). 这两个函数又叫做上采样和下

http://www.cnblogs.com/CoverCat/p/5043833.html Visual Studio Community 2015 工程和代码:http://pan.baidu.com/s/1o7lxYSM 内容 在这篇文章中将提到以下内容: 全局阈值 自适应阈值 Otsu's二值化 在图像处理中,会希望忽略掉一些灰度细节,只保留主体的轮廓,对灰度图像进行阈值化处理能达到这个目的. “其基本的思想是,给定一个数组和一个阈值,然后根据数组中的每个元素的值是低于还是高于阈值而进行

http://blog.csdn.net/xw20084898/article/details/17564957 一.工具:VC+OpenCV 二.语言:C++ 三.原理 otsu法(最大类间方差法,有时也称之为大津算法)使用的是聚类的思想,把图像的灰度数按灰度级分成2个部分,使得两个部分之间的灰度值差异最大,每个部分之间的灰度差异最小,通过方差的计算来寻找一个合适的灰度级别 来划分. 所以 可以在二值化的时候 采用otsu算法来自动选取阈值进行二值化.otsu算法被认为是图像分割中阈值选取的最

http://blog.csdn.net/xw20084898/article/details/17564957 一.工具:VC+OpenCV 二.语言:C++ 三.原理 otsu法(最大类间方差法,有时也称之为大津算法)使用的是聚类的思想,把图像的灰度数按灰度级分成2个部分,使得两个部分之间的灰度值差异最大,每个部分之间的灰度差异最小,通过方差的计算来寻找一个合适的灰度级别 来划分. 所以 可以在二值化的时候 采用otsu算法来自动选取阈值进行二值化.otsu算法被认为是图像分割中阈值选取的最

一.public static double cvThreshold( IntPtr src, IntPtr dst, double threshold, double maxValue, //Maximum value to use with CV_THRESH_BINARY and CV_THRESH_BINARY_INV thresholding types Emgu.CV.CvEnum.THRESH thresholdType ) thresholdType有如下几种: CV_THRES

1 目标 使用Echart的k图展现上下阈值,并且当真实值超过上阈值或低于下阈值时候,标红报警. 2 实现效果 如下:

这次用 SPI.BBB 有两套 SPI 接口可用,两套都是默认 disable,需要用 overlay 方式启用,即: echo BB-SPIDEV0 > /sys/devices/bone_capemgr.9/slots 我的 BBB 当前配置当前配置 /opt/source/Userspace-Arduino/overlay/BB-SPI0-01-00A0.dts /dts-v1/; /plugin/; / {     compatible = "ti,beaglebone"

我有两个含温度传感的模块,一个是AOSONG 奥松电子的 AM2320 温度湿度,另一个是九轴里面的 Bosch BMP280.由于 AM2320 用 I2C MODBUS,直接用 I2C Tools 它不理我,扫描后地址没在总线出现,不知道是它没实现 SMBus 还是要给它功能码 0x03 唤醒才有东西,代码我还没写出来(其实到现在我都不知道是传感器坏了还是姿势不对),AM2320 稍后再试.   GY-91 MPU9250+BMP280 先玩个容易一点的,BMP280,温度与气压传感芯片.B

若要修改SharePoint中对列表最大条数等设定的阈值,可按如下步骤操作: 1. 打开页面:管理中心 > 应用程序管理 > 管理Web应用程序.2. 选择要修改阈值的Web应用程序,并在Ribbon中点击:常规设置 > 资源限制.3. 修改需要变更的阈值. 参考:http://blogs.msdn.com/b/dinaayoub/archive/2010/04/22/sharepoint-2010-how-to-change-the-list-view-threshold.aspx

主要内容: 1.IHT的算法流程 2.IHT的MATLAB实现 3.二维信号的实验与结果 4.加速的IHT算法实验与结果 一.IHT的算法流程 文献:T. Blumensath and M. Davies, "Iterative Hard Thresholding for Compressed Sensing," 2008. 基本思想:给定一个初始的X0,然后通过以下的阈值公式不断地迭代. 二.IHT的MATLAB实现 function hat_x=cs_iht(y,T_Mat,s_r

图像阈值分割是一种广泛应用的分割技术,利用图像中要提取的目标区域与其背景在灰度特性上的差异,把图像看作具有不同灰度级的两类区域(目标区域和背景区域)的组合,选取一个比较合理的阈值,以确定图像中每个像素点应该属于目标区域还是背景区域,从而产生相应的二值图像. 在skimage库中,阈值分割的功能是放在filters模块中. 我们可以手动指定一个阈值,从而来实现分割.也可以让系统自动生成一个阈值,下面几种方法就是用来自动生成阈值. 1.threshold_otsu 基于Otsu的阈值分割方法,函数调

上个博客提到的阈值化只是针对图像全局进行阈值化,opencv提供了一个更好的函数cvAdaptiveThreshold,可以做到局部特征的阈值化,这样一来, 整个图像的信息可以被更好的提取. #include <cv.h> #include <highgui.h> #include "math.h" IplImage *img_gray = NULL, *img_thres = NULL, *img_adaptive = NULL; int main(int a